如何分析銷售數(shù)據(jù)(經(jīng)典)

1、如何分析銷售數(shù)據(jù)與報(bào)表如何分析銷售數(shù)據(jù)與報(bào)表主要內(nèi)容（key content) 第一 建立對(duì)數(shù)據(jù)及報(bào)表的認(rèn)識(shí)； 第二 加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)分析的重視程度； 第三 熟悉分析工具的使用； 第四 形成理性分析的思維；目標(biāo)目標(biāo)主要內(nèi)容（key content)第一 數(shù)據(jù)的定義及分類；第二 數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式第三 數(shù)據(jù)傳遞的兩種方式第四 數(shù)據(jù)分析之目的；第五 數(shù)據(jù)分析之基本流程第六 數(shù)據(jù)分析方法及應(yīng)用內(nèi)容內(nèi)容第一節(jié)第一節(jié) 數(shù)據(jù)的定義及分類數(shù)據(jù)的定義及分類定義定義：數(shù)據(jù)是對(duì)客觀現(xiàn)象進(jìn)行計(jì)量的結(jié)果 特征特征：沒有規(guī)律，比較凌亂，不便于閱讀、也不便于理解和分析 第一節(jié)第一節(jié) 數(shù)據(jù)的定義及分類數(shù)據(jù)的定義及分類數(shù)據(jù)的分類數(shù)據(jù)的分

2、類A：定類尺度B：定序尺度C：定距尺度D：定比尺度第二節(jié)第二節(jié) 數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式絕對(duì)數(shù) 時(shí)期數(shù)時(shí)點(diǎn)數(shù)時(shí)期數(shù)反映現(xiàn)象在某一時(shí)期內(nèi)的總量，特征是可以累加時(shí)點(diǎn)數(shù)反映現(xiàn)象在某一瞬間時(shí)刻上的總量，特征是不可以累加第二節(jié)第二節(jié) 數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式數(shù)據(jù)的表現(xiàn)形式相對(duì)數(shù) 比例（Proportion）比率（Ration）比例是總體中各個(gè)部分的數(shù)量占總體數(shù)量的比重，通常反映總體的構(gòu)成或結(jié)構(gòu)比率是不同類別數(shù)量比值第三節(jié)第三節(jié) 數(shù)據(jù)傳遞的方式數(shù)據(jù)傳遞的方式 報(bào)表圖表第三節(jié)第三節(jié) 數(shù)據(jù)傳遞的方式數(shù)據(jù)傳遞的方式 報(bào)表是將雜亂的數(shù)據(jù)有條理的的組織在一張簡(jiǎn)明的表格內(nèi)，充分利用和繪制好統(tǒng)計(jì)表是做好數(shù)據(jù)分析的基本要求，也

3、是基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析的最基本技能！報(bào)表傳遞的目的報(bào)表傳遞的目的第三節(jié)第三節(jié) 數(shù)據(jù)傳遞的方式數(shù)據(jù)傳遞的方式 將報(bào)表所傳遞的信息，更清晰、更直觀的表達(dá)出來，使受眾很容易理解，從而達(dá)到和受眾溝通的目的圖表傳遞的目的圖表傳遞的目的第四節(jié)第四節(jié) 數(shù)據(jù)分析之目的數(shù)據(jù)分析之目的過往業(yè)績(jī)?cè)u(píng)估、認(rèn)識(shí)規(guī)律、發(fā)現(xiàn)不足與問題 銷售現(xiàn)狀監(jiān)控與評(píng)估、發(fā)現(xiàn)問題、解決問題 銷售預(yù)測(cè)，戰(zhàn)略規(guī)劃、為決策提供量化依據(jù) 第五節(jié)第五節(jié) 數(shù)據(jù)分析的基本流程數(shù)據(jù)分析的基本流程界定分析的問題確定分析的時(shí)間段確定分析擬達(dá)到之目的分析方法之選擇分析結(jié)果論證提出解決問題整體方案跟蹤反饋?zhàn)罱K解決問題第六節(jié)第六節(jié) 數(shù)據(jù)分析方法及應(yīng)用數(shù)據(jù)分析方法及應(yīng)用描述性

4、分析推斷性分析頻數(shù)分析（frequency）數(shù)據(jù)排序及分布均值分析數(shù)據(jù)排序(Rank)數(shù)據(jù)排序是按一定順序?qū)?shù)據(jù)排列，以便研究者通過瀏覽數(shù)據(jù)去發(fā)現(xiàn)一些明顯的特征趨勢(shì)及解決的線索；在這里，我們要注意排序與排名的區(qū)別前者可以重復(fù)后者不可以重復(fù)描述性分析描述性分析如：如：10月全國(guó)店鋪排名前月全國(guó)店鋪排名前10位的店有位的店有店鋪銷售額排名北京崇光百貨1,573,397 1武漢新世界百貨1,061,241 2濟(jì)南貴和中心店951,650 3廣州天河城886,138 4北京國(guó)貿(mào)商場(chǎng)800,493 5杭州大廈737,777 6大連百年城699,084 7上海中信泰富680,216 8昆明柏聯(lián)廣場(chǎng)578,

5、036 9西安世紀(jì)金花廣場(chǎng)570,238 10排序分析案例：排序分析案例：10月店鋪銷售前月店鋪銷售前10名名NxxiNi122)(數(shù)據(jù)的分布特征探索數(shù)據(jù)的分布特征探索數(shù)據(jù)主要有兩個(gè)分布特征，一是數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)；二是數(shù)據(jù)的離散趨勢(shì)數(shù)據(jù)主要有兩個(gè)分布特征，一是數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)；二是數(shù)據(jù)的離散趨勢(shì)1、前者的測(cè)定指標(biāo)主要有眾數(shù)、中位數(shù)、平均值、前者的測(cè)定指標(biāo)主要有眾數(shù)、中位數(shù)、平均值2、后者的測(cè)定指標(biāo)主要有極差、方差、離散系數(shù)等、后者的測(cè)定指標(biāo)主要有極差、方差、離散系數(shù)等我們?cè)谶@里主要介紹一下我們?cè)诠ぷ髦锌赡芤玫降姆讲?，其公式如下：我們?cè)谶@里主要介紹一下我們?cè)诠ぷ髦锌赡芤玫降姆讲睿涔饺缦拢何覀?/p>

6、可以利用這個(gè)指標(biāo)來做預(yù)測(cè)和計(jì)劃的差異合理化檢驗(yàn)，也可以用它來衡量我們可以利用這個(gè)指標(biāo)來做預(yù)測(cè)和計(jì)劃的差異合理化檢驗(yàn)，也可以用它來衡量各個(gè)地區(qū)銷售波動(dòng)大小各個(gè)地區(qū)銷售波動(dòng)大小描述性分析描述性分析根據(jù)分析需要將數(shù)據(jù)按照某種特征或標(biāo)準(zhǔn)分成不同組數(shù)，同時(shí)可以計(jì)算各組的頻數(shù)或頻率，形成頻數(shù)分布表。根據(jù)數(shù)據(jù)的分組我們還可以根據(jù)研究的需要做各種各樣的圖表在這里，向大家推薦一個(gè)數(shù)據(jù)分組的經(jīng)驗(yàn)公式：組數(shù)=K=1+LgN/Lg10組距=（最大值-最小值）/K數(shù)據(jù)分組和頻數(shù)分析（frequency）如：如：銷售區(qū)間2005年10月目標(biāo)數(shù)量(家)占比實(shí)際數(shù)量(家)占比43.75 13 25%17 33%37.543.

7、75 4 8%7 13%31.2537.58 15%2 4%2531.25 7 13%6 12%18.7525 10 19%7 13%12.518.75 5 10%10 19%12.55 10%3 6%合計(jì)52 100%52 100%頻數(shù)分析案例頻數(shù)分析案例:10月銷售區(qū)間關(guān)系月銷售區(qū)間關(guān)系nxnxxxxxniin1321.1.3211332211nniiinnwwwwxwxwxwxwxwx描述性分析描述性分析均值是全部數(shù)據(jù)的平均?？梢苑譃槿N：均值是全部數(shù)據(jù)的平均?？梢苑譃槿N：一、簡(jiǎn)單算術(shù)平均數(shù)，各項(xiàng)數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單平均，應(yīng)用最廣泛一、簡(jiǎn)單算術(shù)平均數(shù)，各項(xiàng)數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單平均，應(yīng)用最廣泛二、加權(quán)平均數(shù)

8、，二、加權(quán)平均數(shù)，加權(quán)算術(shù)平均數(shù)法是簡(jiǎn)單算術(shù)平均數(shù)法的改加權(quán)算術(shù)平均數(shù)法是簡(jiǎn)單算術(shù)平均數(shù)法的改進(jìn)。它根據(jù)觀察期各個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的重要程度，分別對(duì)各個(gè)數(shù)進(jìn)。它根據(jù)觀察期各個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的重要程度，分別對(duì)各個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)，對(duì)于越近的數(shù)據(jù)，可以賦予越大的權(quán)重?fù)?jù)進(jìn)行加權(quán)，對(duì)于越近的數(shù)據(jù)，可以賦予越大的權(quán)重 均值分析（average analysis)nnnnnaaaaaaaaaax01231201.描述性分析描述性分析三、幾何平均數(shù)，它主要是用于計(jì)算比率或速度的平均。三、幾何平均數(shù)，它主要是用于計(jì)算比率或速度的平均。如可以計(jì)算如可以計(jì)算1996年例外成立以來到年例外成立以來到2005年，終端銷售額的年

9、，終端銷售額的年平均增長(zhǎng)速度，或一年中年平均增長(zhǎng)速度，或一年中1-12月銷售的平均增長(zhǎng)速度公月銷售的平均增長(zhǎng)速度公式如下：式如下： 如如均值分析（average analysis)均值分析案例：平均單價(jià)趨勢(shì)均值分析案例：平均單價(jià)趨勢(shì)第六節(jié) 數(shù)據(jù)分析方法及應(yīng)用回歸分析（regression analysis)時(shí)間序列分析差異比較分析推斷性分析推斷性分析1、回歸分析以因果關(guān)系為前提，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法尋找一個(gè)適當(dāng)?shù)幕貧w模型，對(duì)未、回歸分析以因果關(guān)系為前提，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法尋找一個(gè)適當(dāng)?shù)幕貧w模型，對(duì)未來市場(chǎng)的變化進(jìn)行預(yù)測(cè)。來市場(chǎng)的變化進(jìn)行預(yù)測(cè)。2、回歸分析具有比較嚴(yán)密的理論基礎(chǔ)和成熟的計(jì)算分析方法；回歸預(yù)測(cè)分

10、析是、回歸分析具有比較嚴(yán)密的理論基礎(chǔ)和成熟的計(jì)算分析方法；回歸預(yù)測(cè)分析是回歸分析在預(yù)測(cè)中的具體運(yùn)用?；貧w分析在預(yù)測(cè)中的具體運(yùn)用。3、在回歸預(yù)測(cè)分析中，預(yù)測(cè)對(duì)象稱為因變量，相關(guān)的分析對(duì)象稱為自變量。、在回歸預(yù)測(cè)分析中，預(yù)測(cè)對(duì)象稱為因變量，相關(guān)的分析對(duì)象稱為自變量。回歸分析根據(jù)自變量的多少分為一元回歸分析、二元回歸分析與多元回歸分析，回歸分析根據(jù)自變量的多少分為一元回歸分析、二元回歸分析與多元回歸分析，4、但有時(shí)候二元回歸分析被并入到多元回歸分析之中；回歸分析根據(jù)回歸關(guān)系、但有時(shí)候二元回歸分析被并入到多元回歸分析之中；回歸分析根據(jù)回歸關(guān)系可分為線性回歸分析與非線性回歸分析?？煞譃榫€性回歸分析與非線

11、性回歸分析。 日常銷售中，根據(jù)上面的定義，我們可以知道銷售額是一個(gè)因變量，而產(chǎn)品價(jià)日常銷售中，根據(jù)上面的定義，我們可以知道銷售額是一個(gè)因變量，而產(chǎn)品價(jià)格、投產(chǎn)數(shù)量、設(shè)計(jì)成本、門店裝修費(fèi)、店鋪數(shù)量、店鋪面積、店員數(shù)、推廣費(fèi)格、投產(chǎn)數(shù)量、設(shè)計(jì)成本、門店裝修費(fèi)、店鋪數(shù)量、店鋪面積、店員數(shù)、推廣費(fèi)用、用、VIP數(shù)量及消費(fèi)金額等等都是自變量，我們可以通過長(zhǎng)期數(shù)據(jù)的積累，進(jìn)行數(shù)量及消費(fèi)金額等等都是自變量，我們可以通過長(zhǎng)期數(shù)據(jù)的積累，進(jìn)行回歸分析，從而確定那些因素是影響銷售額的關(guān)鍵因素，那些是非關(guān)鍵因素。進(jìn)回歸分析，從而確定那些因素是影響銷售額的關(guān)鍵因素，那些是非關(guān)鍵因素。進(jìn)而采取行動(dòng)解決實(shí)際問題而采取行動(dòng)

12、解決實(shí)際問題推斷性分析推斷性分析如：如：回歸分析的基本步驟如下：回歸分析的基本步驟如下： 第一步：判斷變量之間是否存在有相關(guān)關(guān)系第一步：判斷變量之間是否存在有相關(guān)關(guān)系 第二步：確定因變量與自變量第二步：確定因變量與自變量 第三步：建立回歸預(yù)測(cè)模型第三步：建立回歸預(yù)測(cè)模型 第四步：對(duì)回歸預(yù)測(cè)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)第四步：對(duì)回歸預(yù)測(cè)模型進(jìn)行評(píng)價(jià) 第五步：利用回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，分析評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值第五步：利用回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，分析評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)值價(jià)格價(jià)格銷量銷量銷額銷額11984364 5224481.0012982332 3024342.0013983552 4959796.0014981853 2775594.001

13、5982821 4506361.0016981349 2290602.0017981280 2299643.0018981097 2082106.00以下是秋裝價(jià)格、銷量與銷額之間的關(guān)系，我們可以以價(jià)格、銷量為自變量，銷額為因變量來進(jìn)行回歸分析回回 歸歸 分分 析析 結(jié)結(jié) 論論-97299.2217152.8-.448.6581273.81875.9161.00016.779.000108.78070.683.0921.539.135截距銷量?jī)r(jià)格模型1系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤Betat檢驗(yàn)顯著性檢驗(yàn)從上面的關(guān)系中，我們通過回歸分析，得到以下結(jié)論：從上面的關(guān)系中，我們通過回歸分析，得到以下結(jié)論：通過回歸分析，

14、因此，我們得到模型為：Y=1273.918*X1+108.780*X2其中其中Y為銷額，為銷額，X1為銷量、為銷量、X2為價(jià)格為價(jià)格價(jià)格價(jià)格銷量銷量實(shí)際銷額實(shí)際銷額預(yù)測(cè)13983552 4959796 4677031 14981853 2775594 2523522 15982821 4506361 3767553 16981349 2290602 1903224 17981280 2299643 1826201 18981097 2082106 1603952 19981174 1712922 2298910 1409242 236880 359504 模型建立后，我們就運(yùn)用它來進(jìn)行在不同銷

15、量上銷額的預(yù)測(cè)模型建立后，我們就運(yùn)用它來進(jìn)行在不同銷量上銷額的預(yù)測(cè)通過預(yù)測(cè)，我們發(fā)現(xiàn)此回歸模型具有一定的準(zhǔn)確性通過預(yù)測(cè)，我們發(fā)現(xiàn)此回歸模型具有一定的準(zhǔn)確性在相應(yīng)的價(jià)格和銷量下預(yù)測(cè)的銷售額推斷性分析推斷性分析時(shí)間序列預(yù)測(cè)法是一種定量分析方法，它是在時(shí)間序列變量分析時(shí)間序列預(yù)測(cè)法是一種定量分析方法，它是在時(shí)間序列變量分析的基礎(chǔ)上，運(yùn)用一定的數(shù)學(xué)方法建立預(yù)測(cè)模型，使時(shí)間趨勢(shì)向外的基礎(chǔ)上，運(yùn)用一定的數(shù)學(xué)方法建立預(yù)測(cè)模型，使時(shí)間趨勢(shì)向外延伸，從而預(yù)測(cè)未來市場(chǎng)的發(fā)展變化趨勢(shì)，確定變量預(yù)測(cè)值。延伸，從而預(yù)測(cè)未來市場(chǎng)的發(fā)展變化趨勢(shì)，確定變量預(yù)測(cè)值。時(shí)間序列預(yù)測(cè)法也叫歷史延伸法或外推法。時(shí)間序列預(yù)測(cè)法也叫歷史延

16、伸法或外推法。時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的基本特點(diǎn)是：時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的基本特點(diǎn)是： 1、假定事物的過去趨勢(shì)會(huì)延伸到未來；、假定事物的過去趨勢(shì)會(huì)延伸到未來； 2、預(yù)測(cè)所依據(jù)的數(shù)據(jù)具有不規(guī)則性；、預(yù)測(cè)所依據(jù)的數(shù)據(jù)具有不規(guī)則性； 3、撇開了市場(chǎng)發(fā)展之間的因果關(guān)系。、撇開了市場(chǎng)發(fā)展之間的因果關(guān)系。時(shí)間序列分析（time series analysis)推斷性分析推斷性分析時(shí)間序列是指同一變量按事件發(fā)生的先后順序排列起來的一組觀時(shí)間序列是指同一變量按事件發(fā)生的先后順序排列起來的一組觀察值或記錄值。構(gòu)成時(shí)間序列的要素有兩個(gè)：其一是時(shí)間，其二察值或記錄值。構(gòu)成時(shí)間序列的要素有兩個(gè)：其一是時(shí)間，其二是與時(shí)間相對(duì)應(yīng)的變量水

17、平。實(shí)際數(shù)據(jù)的時(shí)間序列能夠展示研究是與時(shí)間相對(duì)應(yīng)的變量水平。實(shí)際數(shù)據(jù)的時(shí)間序列能夠展示研究對(duì)象在一定時(shí)期內(nèi)的發(fā)展變化趨勢(shì)與規(guī)律，因而可以從時(shí)間序列對(duì)象在一定時(shí)期內(nèi)的發(fā)展變化趨勢(shì)與規(guī)律，因而可以從時(shí)間序列中找出變量變化的特征、趨勢(shì)以及發(fā)展規(guī)律，從而對(duì)變量的未來中找出變量變化的特征、趨勢(shì)以及發(fā)展規(guī)律，從而對(duì)變量的未來變化進(jìn)行有效地預(yù)測(cè)。變化進(jìn)行有效地預(yù)測(cè)。時(shí)間序列分析（time series analysis)推斷性分析推斷性分析時(shí)間序列分析（time series analysis)長(zhǎng)期趨勢(shì)季節(jié)變動(dòng)循環(huán)變動(dòng)不規(guī)則變動(dòng)上面為2003年6月到2005年9月各月銷售額走勢(shì)，從中我們可以到明顯的周期波動(dòng)

18、趨勢(shì)時(shí)間序列分析的任務(wù)之一就是把影響時(shí)間序列波動(dòng)的四個(gè)因素進(jìn)行分析，時(shí)間序列分析的任務(wù)之一就是把影響時(shí)間序列波動(dòng)的四個(gè)因素進(jìn)行分析，從而出現(xiàn)出其原來的走勢(shì)，再對(duì)下個(gè)月的銷售進(jìn)行預(yù)測(cè)，下圖是分離了四種影響因素的從而出現(xiàn)出其原來的走勢(shì)，再對(duì)下個(gè)月的銷售進(jìn)行預(yù)測(cè)，下圖是分離了四種影響因素的銷售走勢(shì)，其走勢(shì)比沒有提出季節(jié)波動(dòng)要平穩(wěn)得多，我們就在此基礎(chǔ)上再用上面的回歸銷售走勢(shì)，其走勢(shì)比沒有提出季節(jié)波動(dòng)要平穩(wěn)得多，我們就在此基礎(chǔ)上再用上面的回歸分析建立模型進(jìn)行預(yù)測(cè)分析建立模型進(jìn)行預(yù)測(cè)通過回歸分析我們建立模型為：Y=1410.82+1.59*T，其中：T表示時(shí)間通過計(jì)算，預(yù)測(cè)到10月、11月的銷售額1919、1925、10月份的實(shí)際銷售為2040，可見預(yù)測(cè)具有一定的準(zhǔn)確性！差異比較分析差異比較分析差異性分析核心：將性質(zhì)接近的數(shù)據(jù)盡可能放在一起做比較，差異性分析核心：將性質(zhì)接近的數(shù)據(jù)盡可能放在一起做比較，不一致的數(shù)據(jù)分開。不一致的數(shù)據(jù)分開。從而為我們執(zhí)行差異化的各項(xiàng)政策提供量化依據(jù)。從而為我們執(zhí)行差異化的各項(xiàng)政策提供量化依據(jù)。差異比較分析（difference compare analysis)如：如：05年03年04年單位：萬元單位：萬元05年04年03年單位：萬元單位：萬元05